Introduction to Machine Learning: Fundamentals and Practical Modeling (bằng tiếng Anh).

Học máy đang thay đổi cách chúng ta ra quyết định, dự đoán kết quả và phân tích dữ liệu trong mọi ngành công nghiệp. Hiểu được các nguyên tắc cơ bản của công nghệ này là cần thiết cho bất kỳ ai làm việc với dữ liệu. Chương trình này hướng dẫn bạn từ người mới bắt đầu đến một người thực hành tự tin. Bạn sẽ có được một sự hiểu biết khái niệm rõ ràng về cách các thuật toán học từ dữ liệu, cách đánh giá hiệu suất của chúng, và cách các hệ thống học máy hiện đại được thiết kế và triển khai trong thế giới thực. Bạn sẽ học được gì: - Hiểu thuật ngữ học máy cốt lõi, bao gồm học có giám sát so với học không giám thị. - Xây dựng và đánh giá các mô hình dự đoán cơ bản cho các nhiệm vụ hồi quy và phân loại. - Apply hiện đại preprocessing kỹ thuật sử dụng dataframe hiện đại thư viện để chuẩn bị dữ liệu sạch. - Tìm hiểu các khái niệm MLOps thiết yếu để hiểu cách các mô hình chuyển đổi từ phát triển sang sản xuất. - Nhận được kiến trúc AI hiện đại, bao gồm cơ sở dữ liệu vector và các mô hình tăng cường truy cập cơ bản (RAG). - Thực hành đánh giá hiệu suất mô hình sử dụng các chỉ số chính để đảm bảo chính xác và công bằng. Chúng tôi bắt đầu bằng cách phá vỡ các định nghĩa toán học và khái niệm cơ bản trước khi chuyển sang các kịch bản mô phỏng thực tế. Bạn sẽ tiến hành thông qua các giải thích văn bản có cấu trúc, mã đi bộ, và các bài tập khái niệm được thiết kế để củng cố hiểu biết của bạn. Lớp học này được thiết kế cho người mới bắt đầu, người đam mê dữ liệu và các nhà phân tích tham vọng muốn có một nền tảng vững chắc, không bị phân tâm trong học máy. Không cần kinh nghiệm học máy trước đó. Bắt đầu đọc hôm nay để xây dựng một nền tảng vững chắc trong học máy hiện đại.